Predictors of harsh discipline practices among rural households in Côte d'Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Harsh discipline is associated with adverse child outcomes across diverse contexts, but research is limited in sub–Saharan Africa. We assess the prevalence and identify predictors of harsh disciplinary practices at home in a sample of rural primary school-aged children in Côte d'Ivoire ( N = 1574). Hierarchical regression analyses were used to identify household and family characteristics associated with household harsh disciplinary practices. Maternal age, child age, and higher expectation of children's educational attainment were associated with lower use of harsh discipline in the home, while stress, depressive and anxiety symptoms, number of children, food insecurity, and accepting attitudes toward harsh discipline were associated with more use of harsh discipline at home. Moderation analyses revealed that the association between accepting attitudes and household harsh disciplinary practices was magnified under conditions of higher maternal stress. Supporting parental mental health may improve family functioning and reduce household harsh disciplinary practices. • Examines factors linked to harsh disciplinary practices in rural Côte d'Ivoire. • Older mothers, high education expectations linked to fewer harsh disciplinary practices. • Stress, anxiety, and younger child age linked to more harsh disciplinary practices. • Food insecurity, accepting attitudes were top predictors of harsh disciplinary practices. • Accepting attitudes magnified stress's association with harsh disciplinary practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».